. Abrir terminal na pasta do projeto . Executar o comando: "docker-compose -f docker-compose.build.yml up --build" . Abrir o browser em "http://localhost:8080/api/swagger" . Chamar o endpoint desejado
. Os testes rodam na execução do projeto, nesse momento também é mostrado um relatório de cobertura dos testes na tela
Agora que você já chegou até aqui, temos um desafio técnico para você mostrar que está bem afiado com tecnologia! Gostariamos que você criasse um programa que analisasse o retorno de de um dos nosso fundos, o Zarathustra, utilizando alguns conceitos de matemática financeira.
PS: Não publique a sua resposta publicamente! Mande um invite de seu repositório privado para @rafalee e @vmesel
Nosso fundo principal, o Giant Zarathustra, é um fundo de investimentos multimercado que conta com algumas de nossas estratégias quantitativas.
Dada a série histórica do fundo e do CDI disponível nos arquivos cotas_cdi_dados.xlsx, zarathustra.csv e cdi.csv, crie um programa que:
- Dado um range de datas, calcule a rentabilidade do período em porcentagem
- Dado um range de datas, calcule a rentabilidade relativa ao CDI em porcentagem
- Dado um range de datas, calcule a evolução do patrimônio do fundo em Reais (BRL)
- Dado um range de datas, retorne a data e o valor de maior retorno diário em porcentagem
- Dado um range de datas, retorne a data e o valor de menor retorno diário em porcentagem
- Dado um range de datas, retorne uma série de retorno acumulado do fundo
- Python 3 >
- Testes bem escritos e com uma boa cobertura
- Organização e instruções de como executar o projeto (se entregar em docker melhor ainda!)
start_date 2019-01-02
end_date 2019-01-31
- Rentabilidade do período em porcentagem: 2,5406 %
- Rentabilidade relativa ao CDI em porcentagem: 467,8768 %
- Evolução do patrimônio do fundo em Reais (BRL): R$ 52.828.272,10
- Data e o valor de maior retorno diário em porcentagem: 2019-01-02, 1,3983 %
- Data e o valor de menor retorno diário em porcentagem: 2019-01-07, -0,9556 %
- Série de retorno acumulado do fundo:
| Data | Retorno Acumulado |
|---|---|
| 2019-01-02 | 1.3983% |
| 2019-01-03 | 1.5597% |
| 2019-01-04 | 1.3118% |
| 2019-01-07 | 0.3436% |
| 2019-01-08 | 0.4664% |
| 2019-01-09 | 0.7862% |
| 2019-01-10 | 0.4035% |
| 2019-01-11 | 0.3816% |
| 2019-01-14 | 0.8947% |
| 2019-01-15 | 0.4789% |
| 2019-01-16 | 0.4023% |
| 2019-01-17 | 0.7056% |
| 2019-01-18 | 0.5959% |
| 2019-01-21 | 0.5130% |
| 2019-01-22 | 0.5043% |
| 2019-01-23 | 1.0036% |
| 2019-01-24 | 1.2778% |
| 2019-01-25 | 1.2283% |
| 2019-01-28 | 0.8988% |
| 2019-01-29 | 1.3156% |
| 2019-01-30 | 1.3889% |
| 2019-01-31 | 2.5406% |